tensorflow lstm 回归:使用具有TensorFlow的递归神经网络(LSTM)进行序列预测 源码
张量流-lstm回归 这是基于循环网络的回归器的示例: 目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果,在本示例中预测连续值,sin和cos函数。 本示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。 这个新版本使用了一个库 ,该库提供了一个API,可基于张量流创建深度学习模型和实验。 安装并运行 创建一个虚拟环境 建议您为安装程序创建一个virtualenv,因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。 使用python3 $ mkvirtualenv -p python3 ltsm (ltsm) $ 使用python2 $ mkvirtualenv ltsm (ltsm) $ 安
文件列表
tensorflow-lstm-regression-master.zip
(预估有个17文件)
tensorflow-lstm-regression-master
lstm_weather.ipynb
168KB
polyaxon_lstm_sin_cos.ipynb
99KB
old_requirements.txt
100B
lstm_xsin.ipynb
97KB
lstm_sin_cos.ipynb
106KB
data
QCLCD_PDX_20150901.csv
115KB
polyaxon_experiement.py
2KB
polyaxon_lstm_sin.ipynb
46KB
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